Los LLM han provocado un cambio importante en el ámbito de la traducción. En este episodio, nuestro objetivo es desmitificar las ventajas y desventajas de emplear LLM en la localización. Ofrecemos información sobre cómo tomar decisiones informadas sobre la utilización de los LLM en el proceso de traducción/localización, y exploramos las capacidades lingüísticas de los LLM.

Esta discusión está dirigida por Mei Zheng y Valerie Dehant.

Derribando mitos: ¿Los LLM dominan el arte de la traducción?

En el sexto episodio de la "Reality Series" de Smartling, Mei Zheng, científica de datos sénior, y Valérie Dehant, directora sénior de Servicios Lingüísticos, abordaron algunos mitos comunes relacionados con los LLM y la traducción automática (TA), y si los Grandes Modelos Lingüísticos (LLM) han dominado realmente el arte de la traducción.

Derribando algunos mitos sobre los LLM y la traducción

Mito #1: Los LLM son mejores que la traducción automática

El primer mito fue si los LLM superan a los TA en el ámbito de la traducción. Al ofrecer sus puntos de vista, Mei disipó el mito, afirmando que, si bien los LLM tienen una comprensión general del idioma encomiable, sus habilidades no están especialmente hechas para la traducción. No superarán a los sistemas de traducción automática (al menos en este momento), pero añaden valor a las traducciones al contribuir a la precisión gramatical y mejorar la fluidez del idioma.

Mito #2: Los LLM pueden traducir todos los pares de idiomas

El segundo mito desafiaba las capacidades globales de los LLM, sosteniendo que pueden traducir a través de todos los pares de idiomas. Contradiciendo fuertemente esta creencia, Mei señaló que la mayoría de los LLM tienen habilidades multilingües limitadas. Mei enfatizó específicamente la importancia de examinar las tarjetas modelo, una herramienta para la transparencia en modelos de idiomas grandes y de aprendizaje automático para ayudar a comprender qué idiomas admite y probarlos para casos de uso de traducción específicos.

Mito #3: Los LLM pueden reemplazar a los humanos

Por último, en la sesión se abordó la afirmación común de que los lingüistas podrían ser sustituidos por los LLM. Al tiempo que subrayaba los puntos fuertes de los LLM, Valérie pintó una imagen clara de por qué los lingüistas humanos siguen siendo indispensables. Los LLM, incluso con sus habilidades de reconocimiento de patrones, pueden pasar por alto matices que son discernidos conscientemente por los lingüistas humanos. Además, los LLM tienen una tendencia a alucinar con la información, proporcionando "traducciones" para frases que no existen en el texto fuente.

A medida que las funciones de los lingüistas evolucionan junto con la IA generativa, se transforman en copilotos que supervisan y evalúan la calidad de las sugerencias de traducción automática. La experiencia de los lingüistas humanos sigue siendo crucial para mantener la calidad y la precisión de las traducciones.

Una mirada más profunda a los LLM y la traducción

Al mismo tiempo que aclaraban los mitos y las realidades en torno a los LLM, nuestros ponentes profundizaron en la dinámica actual de la traducción en la era de los LLM y los sistemas de traducción automática. Mei afirmó además que el desafío de evaluar la calidad de la traducción va más allá de la fluidez, ya que implica complejidades como la HT (los resultados después de la edición humana) y la similitud semántica. También se destacó el desafío de los LLM que proporcionan traducciones incorrectas debido a múltiples significados en el idioma de destino.

Para ilustrar el lado positivo de la IA, Valérie explicó cómo, con una mayor eficiencia, los equipos lingüísticos pueden traducir más contenido en el mismo plazo, sin necesidad de aumentar la mano de obra. Cuando se le preguntó sobre la formación de los LLM, Mei habló sobre el procedimiento de ajuste fino que implica adaptar la capa superior del modelo mientras se mantienen los parámetros fundamentales sin cambios. La preparación de datos para los LLM se alinea en términos generales con la traducción automática, sin embargo, los LLM pueden requerir indicaciones específicas para adaptar mejor las traducciones.

Al comparar las traducciones de LLM con las profesionales, Mei confirmó que, a pesar de todos los avances, sigue siendo necesaria la aportación humana. La industria está averiguando activamente qué partes requieren intervención humana y cuáles no.

El veredicto

En el episodio 6 se concluyó que, aunque la IA y los LLM han tenido un impacto considerable en la traducción, la intervención humana es indispensable para garantizar la calidad y la precisión de las traducciones. La traducción humana ha llegado para quedarse en el futuro previsible. Si bien los LLM están avanzando, aún no han tomado el trono en el ámbito de la traducción. Sin embargo, están desempeñando un papel complementario vital en la amplificación de las capacidades de la traducción y en la configuración del futuro de esta industria. En última instancia, la traducción automática y los grandes modelos lingüísticos pueden complementarse entre sí para ofrecer mejores servicios de traducción. Sin embargo, recuerde, el toque humano sigue siendo insustituible.


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